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Enregistrement W4402581695 · doi:10.1186/s13012-024-01393-5

Process evaluation of two large randomized controlled trials to understand factors influencing family physicians’ use of antibiotic audit and feedback reports

2024· article· en· W4402581695 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Shuldiner, Meagan Lacroix, Marianne Saragosa, Catherine Reis, Kevin L. Schwartz, Sharon Gushue, Valerie Leung, Jeremy Grimshaw, Michael E. Silverman, Kednapa Thavorn, Jerome A. Leis, Michael Kidd, Nick Daneman, Mina Tradous, Bradley J. Langford, Andrew M. Morris, Jonathan Lam, Gary Garber, Jamie Brehaut, Monica Taljaard, Michelle Greiver, Noah Ivers

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversity of OttawaSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoToronto East General HospitalWestern UniversityOntario Drug Policy Research NetworkSunnybrook HospitalOttawa HospitalHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity of OxfordDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoWomen's College HospitalOttawa Hospital Research InstituteUniversity of New South WalesCanadian Institutes of Health ResearchSunnybrook Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineAuditHealth administrationHealth services researchHealth informaticsRandomized controlled trialPublic healthFamily medicineNursingInternal medicineAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Unnecessary antibiotic prescriptions in primary care are common and contribute to antimicrobial resistance in the population. Audit and feedback (A&F) on antibiotic prescribing to primary care can improve the appropriateness of antibiotic prescribing, but the optimal approach is uncertain. We performed two pragmatic randomized controlled trials of different approaches to audit and feedback. The trial results showed that A&F was associated with significantly reducing antibiotic prescribing. Still, the effect size was small, and the modifications to the A&F interventions tested in the trials were not associated with any change. Herein, we report a theory-informed qualitative process evaluation to explore potential mechanisms underlying the observed effects. METHODS: Ontario family physicians in the intervention arms of both trials who were sent A&F letters were invited for one-on-one interviews. Purposive sampling was used to seek variation across interested participants in personal and practice characteristics. Qualitative analysis utilized inductive and deductive techniques informed by the Clinical Performance Feedback Intervention Theory. RESULTS: Modifications to the intervention design tested in the trial did not alter prescribing patterns beyond the changes made in response to the A&F overall for various reasons. Change in antibiotic prescribing in response to A&F depended on whether it led to the formation of specific intentions and whether those intentions translated to particular behaviours. Those without intentions to change tended to feel that their unique clinical context was not represented in the A&F. Those with intentions but without specific actions taken tended to express a lack of self-efficacy for avoiding a prescription in contexts with time constraints and/or without an ongoing patient relationship. Many participants noted that compared to overall prescribing, A&F on antibiotic prescription duration was perceived as new information and easily actionable. CONCLUSION: Our findings indicate that contextual factors, including the types of patients and the setting where they are seen, affect how clinicians react to audit and feedback. These results suggest a need to test tailored feedback reports that reflect the context of how, where, and why physicians prescribe antibiotics so that they might be perceived as more personal and more actionable. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial registration IDs: NCT04594200, NCT05044052.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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